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數字化轉型方法論之二:企業數字化轉型應具備的6大要素

2021/11/4 11:55:44 人評論 次瀏覽 來源:上海市工業互聯網協會 分類:新聞



前文(《數字化轉型方法論第一篇:企業為何要數字化轉型》)就企業為什么要數字化轉型的問題進行了深入探究。一方面市場環境變化和客戶需求變化,使企業不得不去借助數字化技術手段推動業務變革,以適應未來產業的發展需求。另一方面數字化技術應用不斷成熟,行業落地應用案例越來越多,當競爭對手在數字化轉型的路上小步快跑時,等待就意味著優勢在悄然喪失,差距在不斷拉大。


事實上,數字化轉型不僅涉及各種設備的購置、廠房建設以及生產線改造這些硬性部分,還包括企業戰略制定、數據治理、產品創新、組織變革、管理變革和流程再造等軟性部分。


因此,數字化轉型是系統性問題,而不是單點問題,缺少任何環節或要素,都會導致數字化轉型的失敗。企業管理者除了要從戰略高度深刻理解數字化轉型意義之外,執行者還需要從數據層面梳理數據與業務邏輯之間的關系,從而確保數據智能應用在正確的方向。


馬曉東將數據、應用、人才、工具、經驗和中臺歸為數字化系統性工程的具體化,企業可就這6大要素結合企業現狀進行評估,進而決定何時啟動數字化轉型。


圖1數字化轉型不可或缺的6個要素


首先是數據。在長期的信息化發展過程中,企業在生產經營中已產生大量數據,隨著數字化轉型的深入,企業生產運營過程產生的數據量還會不斷增長。這些數據可能存放在不同的部門、不同的數據倉庫中,沒有關聯和整合,無法挖掘更深層次的數據價值。這是當下企業數據應用普遍現狀,也是橫亙在數字化轉型途中的巨大挑戰。


在數字化時代,企業要想更快地了解市場變化,根據市場變化做出業務調整,首先就得關聯和整合這些數據,不僅需要整合內部數據,還需要引入對外部數據的支持。通過融合內外部的數據源打造統一數據湖,制定完善的數據管理辦法和體系,才能為上層應用分析決策提供基礎支撐。


其次是應用。數據應用的基礎是要梳理清楚數據與業務邏輯之間的關系,確保數據智能應用在正確的方向。就是說,企業需要通過數據治理打通與共享數據,而且要讓共享的數據和沉淀的應用形成閉環,讓應用生成數據,讓數據完善應用,最終快速滿足用戶需求,實現降本增效。


目前,已有企業實現PLM、CRM、ERP等業務系統間的信息集成和數據交互,但這只是數據應用中的一環,與充分利用數據改善管理、降本增效、實現創收的目標還有很大距離。企業數據使用水平,可參考圖2測評自身處在哪個級別,從而制定相匹配的數智應用開發方案,開發能夠產生直接價值的數智應用。


圖2數字化MAX成熟度模型的6個級別


第三是人才。數字經濟浪潮的到來迫使企業思考如何從工作流程、業務模式、思維方式、應用場景等方面快速布局數字化。而數字化轉型最需要的是人才。事實上,組建一個由技術、數據和流程人員組成的合適團隊,還有一個能夠帶來變革的強大領導者,這是企業數字化轉型所采取的最重要一步。


圖3數字化人才結構


如果說技術是數字化轉型的引擎,數據就是燃料,流程就是引導系統,而組織變革能力則是起落架。你需要他們所有人,而且他們必須在一起才能發揮更大的作用。任何一個表現不佳都有可能破壞一場精心構思的轉型。


對于高層數字化人才,除了要精心甄選合適的CTO人選外,還需要有既能理解上層的數字化轉型方案,又深諳技術原理和業務邏輯的CDO(首席數據官),可以有效推動數字轉型工作的細節,實現數據賦能業務。


中層數字化人才需要解決將數據轉變為數字化產品并賦能業務的問題。在這個過程中,需要中層人才推動每個業務場景下的轉型任務,使技術部門與業務部門完美配合。


基層數字化人才包括開發工程師、數據分析師、產品經理、算法工程師這些既懂業務又懂技術的多面型人才。不同性格、工作習慣、職業技能、專長方面的人可以根據項目需要協同工作,實現更高的工作效率。企業的人才配置不合理,就無法高效賦能前端業務。


第四是工具。數字化工具可以提高企業管理的效率和質量,但必須建立在完整的工具體系基礎上。因為數據工具之間的格式大多存在差異,如果不將這些數據格式統一,就無法形成數據閉環。濫用這些數據工具,容易出現錯誤的分析結果,并且難以定位問題到底是出現在數據融合環節還是數據分析環節。


因此,企業要實現數據驅動業務,不僅要搭建不同環節的工具體系,還要在數據共享的基礎上使數據工具之間形成閉環。


第五是經驗。如果缺少數據運營經驗,企業使用數據也會困難重重。業務部門不能提出清晰的數據需求,數據技術部門在短期內無法幫助業務部門挖掘數據價值,企業的決策者可能會認為數據技術投入與產出不成正比,這在一定程度上會使企業對數字化轉型的戰略持猶豫、觀望的態度,不僅影響了企業挖掘數字化時代的商機,也阻礙了企業依靠數字化轉型沉淀技術和數據應用能力的進程。


企業想要扭轉這種局面,需要依靠專業的數據團隊構建大數據應用場景,讓業務人員了解數據的真正價值,并不斷提高數據業務實踐能力,不斷積累數字化轉型的經驗。


第六是中臺。數據中臺是企業數字化轉型的核心內容,企業不搭建數據中臺便無法順利進行數字化轉型。面對業務和管理問題時,一味地增設應用卻不建設數據中臺,又會導致重復建設的情況,造成數據煙囪林立,內外部數據無法實現共享和打通,也就無法沉淀數據應用能力。


搭建一個架構靈活、功能強大的數據中臺,不僅可以讓業務部門在中臺之上自由地享用數據服務,而后端技術部門也不必為前端業務的簡單需求絞盡腦汁,可以留出大量時間和精力研發更高水平的應用產品,因為通過數據中臺,業務部門自己就可以解決這些基礎需求。


馬曉東認為,數字化轉型是企業圍繞“數據賦能業務”的核心進行全面布局并長期堅持的工作。為了實現數字化,企業不僅要關注以上內容的建設,還要注意數據運行、數據管理、數據使用的情況。只有這些要素運轉順暢,企業才能真正實現“商業智能”,從而成功轉型數字化。


本文圖片源自《數字化轉型方法論——落地路徑與數據中臺》一書,文章是對該書內容的解讀,也是系列文章的第二篇,已經作者方授權。下一篇我們將就數字化轉型中的角色與擔當進行深入探討。


*本公眾號的轉載文章觀點僅代表作者個人觀點。

來源:新工業網

編輯:魏詩雨

校審:俞巳元


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